一种基于WD-RBF的水文时间序列模拟预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310222565.X
IPC分类号：G06Q10/04
申请日期：
2013-06-04
申请人：
南京大学

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著录项信息

专利名称	一种基于WD-RBF的水文时间序列模拟预测方法
申请号	CN201310222565.X	申请日期	2013-06-04
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2013-08-28	公开/公告号	CN103268525A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G06Q10/04查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市栖霞区仙林大道1*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	王栋;刘登峰;王远坤;吴吉春
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	缪友菊

摘要

本发明公开了一种基于WD-RBF的水文时间序列模拟预测方法，根据选定的水文时间序列，通过小波变换得到各个尺度下的小波系数，使用软阈值消噪技术消除序列噪音，并通过小波重构得到消除噪音后的水文时间序列，将消噪后的序列进行改进的RBF网络建模，运用建立好的网络对序列进行模拟预测。本发明方法应用于四组水文时间序列的预测中，并与ARIMA模型和RBF方法作对比，结果显示：RBF能够挖掘水文时间序列中的非线性关系，小波消噪可以对水文时间序列中的噪声成分进行有效识别并剔除，达到还原真实序列的目的。实例验证WD-RBF方法不仅在序列模拟而且在数值预测上都表现出优于ARIMA模型和RBF的性能，具有更高的准确性。

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